Machine learning (ML) is een innovatief hulpmiddel dat de technologie in elke branche over de hele wereld vooruit helpt. Van de meest subtiele ontwikkelingen, zoals Netflix-aanbevelingen, tot levensreddende medische diagnostiek of zelfs inhoud schrijvenfaciliteert machinaal leren het allemaal.

Dankzij het constante leren en de evolutie kunnen de algoritmen zich aanpassen op basis van succes en mislukking. Vervolgens kunnen ze mensen helpen in het dagelijks leven.

Machine learning bootst het menselijk brein na. Het omvat diep leren van zijn neurale netwerken, natuurlijke taalverwerking (NLP) en constante veranderingen op basis van binnenkomende informatie. Natuurlijk zijn deze algoritmen niet perfect, maar ze worden bij elke interactie verfijnder.

Deze vorm van leren is overal, op plaatsen die je misschien niet eens kent, en dat maakt deel uit van wat ML zo integraal maakt voor een reeks beroepen en dagelijkse taken. Deze acht voorbeelden laten zien hoe verschillende industrieën machine learning gebruiken en hoe sommige dit in de nabije toekomst kunnen gebruiken.

1. Bouwveiligheid

Op bouwplaatsen wordt technologie op allerlei manieren gebruikt, van communicatie tot planning en uitrusting. Machine learning is echter een onderliggende dynamiek die de veiligheid van werknemers tijdens het bouwproces kan verbeteren.

Als een van de gevaarlijkste industrieën, er waren 1,061 dodelijke slachtoffers in de bouw in 2019. Het gebruik van ML kan dit aantal mogelijk verminderen en ook blessures voorkomen.

Kunstmatige intelligentie (AI)-systemen, zoals iemand die bekend staat als VINNIE, kan de veiligheid van blauwdrukken of afbeeldingen verwerken en vervolgens rapporteren met verbeterpunten. Deze systemen zijn sneller dan mensen en elimineren veelvoorkomende fouten.

Bovendien zal voorspellend onderhoud aantonen wanneer apparatuur of een machine reparatie of vervanging nodig heeft. Door deze te repareren, kunt u storingen of stilstanden voorkomen die kunnen leiden tot letsel of dodelijke ongelukken op de werkplek.

2. Consumentenaanbevelingen

Wanneer je klaar bent met het bekijken van je favoriete televisieprogramma, haalt Netflix een ander programma tevoorschijn waarmee je kunt beginnen. Dit proces maakt gebruik van machinaal leren. Op basis van uw kijkgeschiedenis, uw beoordelingen en uw voorkeuren beveelt het systeem soortgelijke inhoud aan om u verder te betrekken.

Een soortgelijk proces vindt plaats nadat u een artikel op Amazon.com of een andere online winkelwebsite heeft gekocht of beoordeeld. De algoritmen leren op basis van uw gedrag en proberen producten aan te bevelen waarvan zij denken dat u ze leuk zult vinden.

Natuurlijk zal ML zijn aanbevelingen niet altijd correct krijgen, maar dat is niet noodzakelijk een slechte zaak. Zelfs als de algoritmen het bij het verkeerde eind hebben, zullen ze leren en zich aanpassen om in de toekomst nauwkeuriger te zijn. Het komt allemaal neer op voortdurend leren op basis van feedback.

3. Beeldherkenning

Als het gaat om het automatisch categoriseren van afbeeldingen, is machine learning de beste in het spel. Handmatig zou het individuen talloze uren kosten om soorten afbeeldingen in mappen of tags te sorteren. Google Afbeeldingen gebruikt bijvoorbeeld ML om honden direct te leren kennen en te categoriseren op basis van kenmerken en soortgelijke foto's.

Socialemediaplatforms gebruiken een vergelijkbare techniek. Het kan zijn dat Facebook je vraagt ​​om duidelijk te maken of je op een foto staat of dat een van je vrienden op je foto's staat. Deze prompt helpt de ML-algoritmen te weten waar ze op moeten letten bij het herkennen van gezichten en inhoud van een afbeelding.

Op andere gebieden kan beeldherkennings-ML een document of handgeschreven notities verwerken en de inhoud automatisch transcriberen. Dit enorme beeldherkenningsvermogen maakt ML steeds populairder voor mobiele apps, zoals DocuScan.

4. Routebeschrijving

Navigatie en routebeschrijvingen hebben een lange weg afgelegd sinds ze begonnen. Van kaarten tot online afdrukken tot mobiele apps: routebeschrijvingen zijn nu een van de meest essentiële integraties van machine learning-algoritmen.

Apps als Google Maps, Apple Maps en Waze maken actief gebruik van gegevens van chauffeurs. Ze verzamelen informatie over locatie, rijsnelheden, feedback, vakanties, wegwerkzaamheden en ongevallen om meer te weten te komen over specifieke wegen en gebieden. Vervolgens worden de ML-processen uitgevoerd automatisch aankomsttijden berekenen of zoek indien nodig een snellere route.

Deze dynamiek creëert een consistent, voortdurend proces van leren over de verkeersomstandigheden in elke situatie. Apps bieden dan steeds nauwkeurigere informatie voor chauffeurs.

5. Medische diagnostiek

De medische industrie maakt gebruik van machine learning voor diagnostische doeleinden. Beoefenaars kunnen in deze stap beeldherkenning gebruiken of ML ook zelfstandig gebruiken. Met beeldherkenning kan ML CT-scans of röntgenfoto's verwerken. Vervolgens kan het de resultaten categoriseren op basis van historisch vergelijkbare scans.

Medische professionals kunnen ML-algoritmen gebruiken om de geschiedenis en huidige ziekte van een patiënt te begrijpen. Op basis van deze informatie en soortgelijke gevallen kan machinaal leren artsen helpen bij het plannen van behandeltrajecten en het voorspellen van hoe de aandoening zich zal ontwikkelen.

6. Taalverwerking

Taal- en spraakherkenning zijn in het dagelijks leven een algemeen gebruik van ML geworden. Met deze twee toepassingen kunt u spraakgestuurd zoeken vanaf uw smartphone of uw smart home hub. Als je Siri bijvoorbeeld vraagt ​​iets te onderzoeken, wordt bij deze handeling gebruik gemaakt van taalverwerking om te leren en zich aan te passen. Het kan zelfs neem tekst en zet deze om in spraak.

Een soortgelijke prestatie gebeurt wanneer u online met chatbots communiceert. Deze bots gebruiken machine learning en NLP om uw verzoek te begrijpen. Als u met een bank-chatbot werkt en een rekening wilt openen, zal de bot uw woorden verwerken en vervolgens handelen op basis van vergelijkbare gevallen.

Taalverwerkingssystemen moeten zich blijven ontwikkelen en leren, aangezien taal en jargon voortdurend evolueren.

7. Toezicht op apparatuur

Op werkplekken van welke omvang dan ook is het altijd van cruciaal belang dat werknemers en managers de apparatuur volgen. Machines zijn waardevol en als ze worden gestolen of misbruikt, moet het personeel een manier vinden om ze terug te vinden of te repareren. Gelukkig, ML kan helpen bij dit proces.

Nieuwere camerasystemen kunnen machine learning gebruiken om de apparatuur op de werkplek correct te labelen. Het kan tractoren of cementmixers verwerken en onderscheiden. Vervolgens kan het ze volgen terwijl ze zich over de site verplaatsen. Als er één kapot gaat of kwijtraakt, kan het systeem precies laten zien waar deze zich bevond of wat er gebeurde toen het probleem zich voordeed.

8. E-mailfiltering

E-mailfiltering is een van de meest subtiele toepassingen van machine learning waar mensen onbewust elke dag van profiteren. Filters sorteren e-mails automatisch in inboxen of spammappen. Met de recente toename van phishing-e-mailszijn deze filters belangrijker dan ooit.

Google gebruikt bijvoorbeeld machine learning om de inhoud en de afzender van een e-mail te verwerken. Als het past in een geschiedenis van spamovereenkomsten, weet het systeem het in uw spammap te plaatsen. Wanneer u items echter handmatig als spam markeert, weet Gmail ook dat dit hetzelfde moet doen met andere e-mails van die afzender.

Toekomstige toepassingen van machinaal leren

De bovenstaande acht voorbeelden laten zien waar machine learning zich vandaag de dag bevindt. Net als alle andere technologische gebieden heeft ML nog steeds veel ruimte voor verbetering. Net zoals het menselijk brein zich aanpast en evolueert op basis van nieuwe ervaringen en informatie, moeten deze algoritmen die groei nabootsen. Er zijn al enkele ontwikkelingen die wijzen op wat komen gaat.

Op het gebied van de bouw en woningverbetering vallen twee ontwikkelingen op in het veld. Ten eerste zijn voorspellende aanbevelingen een groeiend experiment. Als ML blauwdrukken en plannen kan verwerken, kan het die gegevens analyseren en vervolgens aanbevelingen doen aan werknemers over welke gereedschappen, materialen en machines ze precies nodig hebben voor het proces.

Ten tweede komen autonome voertuigen al in beeld. Deze voertuigen gebruiken ML om te navigeren en te bedienen. Met de juiste integratie kunnen ze zou uiteindelijk gebouwen kunnen bouwen, huizen of structuren zelf, zonder menselijke hulp. Ze verwerkten de plannen en gebruikten de gegeven materialen om de taken goed uit te voeren.

Elders ziet de medische industrie ook enkele veelbelovende aanpassingen. Machine learning zou beeldherkenning en behandelingsvoorspelling een stap verder kunnen brengen als het actief voorspelt wie een ziekte zal krijgen. Rekening houdend met de familiegeschiedenis, de huidige gezondheid en de levensomstandigheden, zou ML artsen kunnen laten zien die op een dag mogelijk een aandoening ontwikkelen, wat hen een voorsprong geeft voor mogelijke behandeling of preventie.

De kracht van machinaal leren

Machine learning is een van de meest adaptieve en capabele technologieën van vandaag. Het helpt talloze industrieën over de hele wereld met kritieke taken en zelfs de alledaagse verantwoordelijkheden die het dagelijks leven gemakkelijker maken. Met zoveel kracht en bruikbaarheid is ML een gamechanger.

Vanaf nu zal het gebruik van ML alleen maar toenemen. De bovenstaande voorbeelden veranderen nu al de manier waarop mensen omgaan met hun omgeving. Wat daarna komt zal zeker een revolutie teweegbrengen in de wereld.

Coinsmart. Beste Bitcoin-beurs in Europa
Bron: https://www.smartdatacollective.com/applications-of-machine-learning-in-practice/